AI Energy Monitoring
전력 사용량을 실시간으로 읽고, AI 예측을 통해 절전 타이밍을 제안하고, 사용자가 직접 제어하거나 자동 절전까지 연결할 수 있도록 구상한 에너지 관리 프로젝트입니다.
Overview
다큐멘터리에서 접한 지구 온난화와 전력 부족 문제를 계기로, AI 기술이 생활 속 전력 절감까지 연결될 수 있는 구조를 구상했습니다. 단순히 전기를 아끼자는 메시지가 아니라, 데이터를 읽고 변화를 보여 주고, 실제 행동까지 이어지게 만드는 경험 설계가 핵심입니다.
Project Goal
실시간 전력 사용량을 직관적으로 보여 주고, 사용자가 현재 상태를 바로 이해할 수 있게 합니다.
전력 사용 패턴을 분석하고 다음 사용량을 예측해 절전 가능 구간을 제안합니다.
수동 제어를 넘어 자동 절전 모드까지 연결해 실제 행동 변화가 일어나도록 설계합니다.
Problem
사용량이 보이지 않으면 아끼기 어렵고, 대기전력은 반복적으로 낭비됩니다. 그래서 이 프로젝트는 '보이게 하는 것'부터 시작했습니다.
현재 얼마나 전기를 쓰고 있는지 실시간으로 확인하기 어려워 사용 패턴을 체감하기 어렵습니다.
끄지 않은 기기들이 계속 전력을 소비하면서 생활 속 비효율이 반복됩니다.
분석 기술은 발전했지만, 누구나 쓰기 쉬운 절전 시스템 경험으로 이어진 사례는 많지 않습니다.
Research Method
센서, 스마트 미터, 환경 데이터를 수집해 전력 사용량의 흐름을 읽습니다.
머신러닝 기반으로 사용 패턴을 분석하고 다음 사용량을 예측합니다.
절감 가능 시간대를 제안하고 자동 절전 제어와 연결합니다.
실시간 지표와 AI 결과를 이해하기 쉬운 화면으로 정리해 행동을 유도합니다.
AI Prediction Reference
프로젝트 계획 단계에서 AI가 복잡한 변화를 예측하는 사례를 조사했고, 이를 전력 소비 예측에 적용하는 방향으로 시스템 흐름을 잡았습니다.Web Concept
현재 전력 사용량을 크게 보여 주고, 사용 변화, 절전 상태, 모드 전환을 한 화면 안에서 빠르게 파악할 수 있도록 구성했습니다. 수동 절전과 AI 자동 절전을 나눠 사용자가 직접 제어와 자동화를 모두 경험하게 하는 구조입니다.
Modeling
장치가 실제 공간에 어떻게 배치되고 어떤 방식으로 동작하는지까지 고려해 모델링 결과물을 함께 정리했습니다. 기획 단계의 화면과 실제 설치 구조 사이의 연결감을 만드는 것이 이 섹션의 목적입니다.
정면, 측면, 평면 구조를 통해 장치의 위치와 화면 배치를 구체화했습니다.
센서, 제어 장치, 사용자 인터페이스가 연결되는 흐름을 시각적으로 정리했습니다.
Reference & Difference
검색 결과를 직접 정리해 보니, AI와 전력 제어를 함께 다루되 생활 속 절전 경험까지 연결하는 흐름은 상대적으로 드물었습니다.



과학전람회 DB, 검색 결과, 논문 자료를 비교한 결과 특정 기술 요소는 비슷해도, 전력 소비를 읽고 AI로 예측하고 실제 절전 행동까지 연결하는 구조는 드물었습니다.


기존 사례가 특정 환경 정보나 생산 기술 중심이었다면, 이 프로젝트는 사용자의 일상 전력 사용량 자체를 줄이는 경험 설계에 초점을 맞춘다는 점에서 차별성을 가집니다.
Expected Effect
AI 기반 제안과 자동 절전 구조를 통해 약 10~20% 수준의 절감 가능성을 기대했습니다.
생활 속 전기요금 부담을 줄이고 반복적인 낭비를 줄이는 구조를 목표로 했습니다.
사용자별 생활 패턴과 시간대에 맞춘 전력 사용 최적화를 제안합니다.
보여 주고, 예측하고, 실행하게 만드는 흐름을 통해 실제 행동 변화를 유도합니다.